文|互聯(lián)網(wǎng)怪盜團
有一種流傳很廣的看法：互聯(lián)網(wǎng)公司做的是“流量生意”，沒有什么技術(shù)含量；互聯(lián)網(wǎng)公司的研發(fā)，其實就是產(chǎn)品迭代而已，算不上真正的基礎(chǔ)研發(fā)；如果互聯(lián)網(wǎng)公司有技術(shù)含量，那也只可能存在于云計算這樣的To B業(yè)務(wù)當中，而不可能存在于消費業(yè)務(wù)當中。
在這些人心目中，“消費互聯(lián)網(wǎng)公司”與“硬科技公司”是天然對立的——如果你運營一個龐大的互聯(lián)網(wǎng)平臺，擁有數(shù)以億計的個人用戶，那你就不可能通過基礎(chǔ)研發(fā)取得任何“硬科技”成果。
我必須嚴肅指出，上述觀點是片面的。面向消費者的互聯(lián)網(wǎng)平臺業(yè)務(wù)，當然是需要技術(shù)含量的，而且技術(shù)含量不能低，否則會迅速在激烈競爭中被用戶拋棄。（參考閱讀：一個嚴肅的問題：究竟什么是“硬科技”公司？）畢竟一個幾億人使用的應(yīng)用，可能出現(xiàn)的問題之多，非從業(yè)者難以想象，需要依靠“硬科技”去提升用戶體驗、保證用戶安全及合規(guī)等。可以說，復(fù)雜、多變的To C業(yè)務(wù)，是培育“硬科技”的試煉場。
另一方面，在粗放式增長階段結(jié)束之后，互聯(lián)網(wǎng)公司都意識到了技術(shù)的重要性和可拓展性，投入大量資源做自研技術(shù)，已經(jīng)是領(lǐng)先互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的新常態(tài)。
舉一個例子：根據(jù)谷歌2021年財報，谷歌搜索引擎每天要處理數(shù)萬億個搜索請求，其中15%是全新的、前所未見的。谷歌需要在幾十到幾百毫秒之內(nèi)，從浩如煙海的互聯(lián)網(wǎng)公開信息（包括文本、圖片、視頻等多種不同格式）當中，找到用戶想要的信息。因此，谷歌一直在大力發(fā)展人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，從而不斷提升其核心搜索功能的效率。其中一個最重要的成果，就是2021年5月發(fā)布的“多任務(wù)統(tǒng)一模型”(Multitask Unified Model)——能夠讓用戶以自然語言提出開放式問題，以對話的方式獲得類似人工專家的解答?？梢韵胂?，這個模型很快成為了國際人工智能研究領(lǐng)域的熱門話題，很可能也會成為人工智能歷史上最重要的應(yīng)用之一。
事實上，在消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，搜索引擎已經(jīng)算是一個比較“簡單”的業(yè)務(wù)了。更復(fù)雜、更敏感、對研發(fā)要求更高的業(yè)務(wù)還有很多，例如第三方支付。當你走進一家便利店，打開支付寶掃碼，整個支付過程大概還花不了一秒鐘。可是就在這一瞬間，支付寶的APP端和云端進行了涉及海量數(shù)據(jù)的計算和判定：
用戶有沒有被盜號？移動設(shè)備有沒有失竊？換句話說，這個支付請求真的是出自用戶本人嗎？
收款的商戶是合法的嗎？它是否具備基本的資質(zhì)，有沒有釣魚詐騙的嫌疑？
這會不會是刷單，或者其他類型的虛假交易？
這一切都發(fā)生在你掃碼和聽到“支付完成！”之間，在這短短的間隙，支付寶使用了全圖風控、交互式主動風控、多方安全計算、端邊云協(xié)同……等一批人工智能、隱私計算等“硬科技”，從而在你甚至感知不到的消費體驗下，確保你的財產(chǎn)安全。要知道，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)黑產(chǎn)的從業(yè)人員很可能超過了200萬人（數(shù)據(jù)來源：《2019年中國數(shù)字反欺詐全景報告》），而支付寶的風控資損率僅為億分之0.98。
公允地說，國內(nèi)主流第三方支付平臺的風控普遍做的都還不錯。除了支付寶，微信支付、京東支付、美團支付的風控資損率都很低。它們能做到這一點，當然不是靠堆砌人力，更不是出于黑產(chǎn)集團手下留情；而是靠在消費場景對前沿技術(shù)的應(yīng)用，以及多年來持續(xù)更新技術(shù)。
另一些因素也在倒逼互聯(lián)網(wǎng)公司加快技術(shù)創(chuàng)新。近幾年數(shù)據(jù)安全和隱私日益受到重視，無論是合規(guī)還是社會層面都對互聯(lián)網(wǎng)公司的服務(wù)提出了更高要求——既保護用戶隱私，又要保證安全和流暢。這基本相當于“既要馬兒跑，又要馬兒不吃草”，可是互聯(lián)網(wǎng)公司居然真的能做到，這應(yīng)當歸功于對機器學(xué)習(xí)技術(shù)的深度應(yīng)用。
還是拿谷歌做例子。今年早些時候，谷歌推出了“隱私沙盒”(Privacy Sandbox)技術(shù)框架，意在實現(xiàn)不跟蹤用戶設(shè)備ID、不使用第三方Cookies的情況下，仍能精準地推送廣告?！半[私沙盒”的基礎(chǔ)是一種名為“群組聯(lián)邦學(xué)習(xí)”(Federal Learning of Cohorts)的算法，也就是聚焦于具備相似行為的一組用戶，而不需要去獲取每個用戶的私人信息。
螞蟻集團也推出了國內(nèi)首個“可信隱私沙盒”(AntDTX)，目前已經(jīng)在vivo、榮耀等廠商的手機等設(shè)備中得到應(yīng)用?！翱尚烹[私沙盒”基于端邊云協(xié)同風控技術(shù)，可以在減少手機端內(nèi)數(shù)據(jù)向云端流動的情況下，升級手機的風險感知能力，提升支付安全性。
這些技術(shù)都是基于消費端的真實需求而開發(fā)出來的，其適用范圍又遠遠超過了廣告、支付等消費業(yè)務(wù)本身。當代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，早已超越了少數(shù)天才坐在實驗室里所能達到的水平，進入了“產(chǎn)學(xué)研”高度一體化的時代。很多人的認知還沒有更新，以為只有航空航天領(lǐng)域里的高精尖技術(shù)可以“降維”用在消費領(lǐng)域，沒想過反過來的情況也存在。美國的“機器學(xué)習(xí)四強”——亞馬遜、谷歌、微軟、Meta，都是從海量用戶的平臺場景當中鍛煉出了強大的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，然后將其用于醫(yī)療、現(xiàn)代制造、航空航天等尖端場景，乃至以“機器學(xué)習(xí)即服務(wù)”(Machine Learning as a Servicce)的方式輸出給海量的企業(yè)用戶，潛移默化地實現(xiàn)對傳統(tǒng)行業(yè)的賦能。
在國內(nèi)何嘗不是如此？阿里、騰訊、螞蟻、字節(jié)跳動、百度、美團……均在人工智能、機器學(xué)習(xí)、計算機圖形技術(shù)、VR/AR等領(lǐng)域進行著持續(xù)的研發(fā)。阿里早在2019年就將首款自研人工智能芯片運用于阿里云的數(shù)據(jù)中心。騰訊于2018年成立了量子實驗室，迄今已經(jīng)發(fā)表了十余篇關(guān)于量子預(yù)算的學(xué)術(shù)論文。百度是全球最先進的智能駕駛解決方案供應(yīng)商之一，而且具備平臺、整車、服務(wù)三位一體的開發(fā)能力。相信凡是熟悉中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人，都對此有所耳聞。
或許有人會認為，上述技術(shù)還是太偏“應(yīng)用層”了，不夠“基礎(chǔ)”。那我們看看螞蟻集團投入大量資源在研發(fā)的“圖計算”(Graph Processing)技術(shù)。圖計算基于數(shù)學(xué)中的“圖論”(Graph Theory)，將各種類型的復(fù)雜數(shù)據(jù)融合到一個“圖”里進行分析，從而更好地描述和理解事物之間的聯(lián)系。例如用圖計算對海量的金融交易行為進行分析，可以大幅增進對可疑交易、可疑團伙的辨識度，從根本上提升風控效率——也就是螞蟻的“全圖風控”。這就是螞蟻多年一直不懈提升圖計算技術(shù)水平的直接原因。
但是，圖計算的技術(shù)能力一旦培養(yǎng)出來，應(yīng)用范圍將大大超過金融支付風控的范圍。Gartner預(yù)測，到了2025年，圖計算將應(yīng)用于80%的數(shù)據(jù)和分析創(chuàng)新工作。從電網(wǎng)等復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施的故障診斷，到重大公共衛(wèi)生事件的防范，都可以深入應(yīng)用圖計算技術(shù)。按照中國工程院院士鄭緯民的說法：“現(xiàn)在布局高性能圖計算恰逢其時，就相當于抓住了未來大數(shù)據(jù)、人工智能和高性能計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展的牛鼻子?！?/p>
騰訊的微信事業(yè)部也研發(fā)了Plato開源圖計算平臺，并且成為了GitHub的高星開源項目。一些讓我們?nèi)粘ＹI個菜更便利的技術(shù)，最終能夠應(yīng)用于廣闊的星辰大海，這大概是絕大部分用戶難以想象的。
即便與發(fā)達國家的互聯(lián)網(wǎng)巨頭相比，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司的技術(shù)實力往往也不落下風。就拿前面提到過第三方支付而言，支付寶、微信等國內(nèi)主流支付平臺，在用戶數(shù)量巨大、黑產(chǎn)層出不窮的情況下，仍能實現(xiàn)全球領(lǐng)先的風控資損率，而作為全球最大跨境支付巨頭的PayPal，直到2021年才在激增的釣魚詐騙壓力之下，推出了“增強欺詐防護系統(tǒng)”，達到了支付寶和微信早已提供的防護水平。這個案例充分說明，所謂“國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司研發(fā)水平遠遜于國內(nèi)同行”，僅僅是以偏概全罷了。
根據(jù)官方數(shù)據(jù)，“2021年中國的全社會科研投入約為2.79萬億元，比上年增長17.9%”，而領(lǐng)先的消費互聯(lián)網(wǎng)公司的增幅更大，比如美團2021年科研投入上漲53.1%，達到167億元；螞蟻連續(xù)三年平均增長39%，去年投入了188億。比起商湯、蔚來等更接近大眾認知中的“硬科技公司”，這些消費互聯(lián)網(wǎng)公司在科研上的投入完全不落下風，體量上反而領(lǐng)先不少。這么多錢在做什么？拿螞蟻來說，除了前面提到的“圖計算”，還有隱私計算、云原生技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)庫等等等等。其中有許多研發(fā)項目，并不單純是為了眼前的業(yè)務(wù)發(fā)展；還有很多技術(shù)，經(jīng)歷了消費端的歷練之后，必將成為下一代尖端技術(shù)的基礎(chǔ)或催化劑。
其他領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司也是如此，從人工智能到區(qū)塊鏈，從芯片設(shè)計到無人機，在外界能想象的一切“硬科技”門類，我們都能看到不同規(guī)模、不同類型的互聯(lián)網(wǎng)公司，在進行著規(guī)模巨大、曠日持久的投入。
誰說互聯(lián)網(wǎng)公司沒有硬科技？我恰恰看到，中國硬科技研發(fā)之光，很可能在于那些消費互聯(lián)網(wǎng)公司。